Принятие решений в 21 веке
С начала промышленной революции мы изобрели множество машин как продолжение самих себя. Мы изобрели двигатели как расширение наших мышц, телекоммуникации как расширение нашего голоса и Интернет как расширение нашей памяти. Теперь, в начале 21 века, мы представляем последнее расширение: искусственный интеллект как расширение возможностей нашего мозга. Это сильно повлияет на один из последних истинно человеческих оплотов: на то, как вы принимаете решения.
Это может звучать очень похоже на научную фантастику, когда машины принимают решения за вас, но сегодня мы уже довольно далеко продвинулись по этому пути. Просто подумайте о том, как вы решаете, какой фильм посмотреть — скорее всего, вы выберете одну из рекомендаций, которые предлагает Netflix или HBO. Это не что иное, как машина, определяющая шорт-лист, из которого вы можете выбирать. Проблема в том, что мы склонны отвергать это как искусственный интеллект. Об этом красноречиво заявил один из отцов-основателей искусственного интеллекта, американский ученый-компьютерщик Джон Маккарти: «Как только это заработает, никто больше не будет называть это ИИ».
Подумайте об огромных инвестициях таких компаний, как Google, IBM, Microsoft и многих других, в искусственный интеллект, и нетрудно признать, что это только начало. Что подводит нас к интересному вопросу; как изменится процесс принятия решений для организаций и отдельных лиц в 21 веке?
Прежде чем мы ответим на этот вопрос, нам нужно дать определение процессу принятия решений. Одно из определений, которое мне очень нравится, звучит так: «делать явный выбор в распределении ограниченных ресурсов (таких как время или деньги), которые доступны для организации или отдельного лица». Эти «распределительные решения» могут быть далее разбиты на их относительную важность (стратегическая, тактическая, оперативная) и их возникновение (незапрограммированные, запрограммированные). Примеры каждого типа приведены в таблице ниже.
Руководствуясь этой разбивкой, мы можем легко найти примеры из нашей повседневной жизни. Выбор фильма будет «оперативно-запрограммированным» решением (при условии, что у вас есть еженедельный вечер кино). В то время как покупка нового дома будет «стратегическим — незапрограммированным» решением.
Теперь подумайте об этом последнем примере; покупка дома. Хотя нам очень легко принять помощь машины в выборе фильма, мы находим очень неестественным принимать помощь машины в принятии более сложных стратегических решений, таких как покупка дома. Но не заблуждайтесь, как машины проникли в ваше пространство оперативных решений, так и в ближайшие годы они начнут проникать в ваше более сложное пространство стратегических решений. Однако дело не в том, что машины полностью берут на себя управление, а скорее в гибриде человеко-машинного принятия решений. Точно так же, как вы можете использовать Википедию, чтобы пополнить свою память по определенной теме, точно так же вы начнете дополнять процесс принятия решений искусственным интеллектом.
Рамки
Итак, что все это означает для организаций и частных лиц? Чтобы ответить на этот вопрос, нам нужно немного глубже погрузиться в содержание процесса принятия решений, поддерживаемого машиной. Для простоты давайте назовем хорошо функционирующий гибрид человека и машины для принятия решений «интеллектуальным объектом». Чтобы добраться до такой сущности, мы можем определить структуру с 3 основными шагами: установка целей, создание сущности и запуск сущности.
В части постановка цели мы пытаемся определить, на что мы хотим ответить. Для примера с фильмом это может быть: «Моя цель — найти фильм, который понравится и мне, и моему партнеру, длится менее 2 часов и является комедией». В примере с покупкой дома это может быть «Моя цель — найти дом в городе X с 3 спальнями по цене ниже xyz».
Очевидно, что постановка целей становится все более сложной в случае более сложных организаций. Поэтому очень важно потратить достаточно времени на четкую постановку целей, прежде чем тратить значительные бюджеты на ИТ-решения.
В части строительства мы начинаем конструировать настоящую интеллектуальную сущность. Эту сущность можно рассматривать как структуру с основанием и несколькими уровнями, прежде чем мы перейдем к фактическому принятию решения (как показано на рисунке 2).
Источник данных можно рассматривать как основу; как настроить надежный способ получения всех важных данных, необходимых для принятия решения. Зачастую это сложнее, чем кажется, поскольку многие организации не умеют правильно записывать и хранить ценные данные.
Моделирование данных – это объединение и обработка собранных данных и добавление дополнительных переменных, где это необходимо. Этот этап повышает ценность за счет подготовки наборов данных для дальнейшего анализа.
Аналитика данных — это процесс извлечения знанийизнеобработанных данных. Это может быть сделано кем-то, кто использует Excel (довольно простой) для применения искусственных интеллект и наука о данных (более продвинутые) для создания идей на основе данных.
Принятие решений – это процесс, в ходе которого понимание превращается в действие. Обычно это происходит, когда менеджер получает слайд Powerpoint (анализ) и принимает решение о дальнейших действиях. Более продвинутым способом было бы использование высококачественных информационных панелей в режиме реального времени для поддержки принятия решений. Однако сейчас мы приближаемся к сцене, где все зависит от того, как вы настраиваете разделение человеко-машинного принятия решений. Хотя большинство решений в 21 веке по-прежнему будет принимать человек, все больше и больше решений будет приниматься непосредственно машинами (например, ценообразование, уровень запасов и т. д.) без вмешательства человека. Опять же, это область искусственного интеллекта и машинного обучения.
Последний шаг; запуск интеллектуального объекта — это улучшение производительности с течением времени. В общих чертах это можно разбить на 2 части: изменение целей (переформирование) и/или улучшение структуры интеллектуального объекта (путем применения соответствующих циклов обратной связи к конструкции интеллектуального объекта).
Объединение всего этого для ранее упомянутого примера покупки нового дома дает нам представление о различиях между принятием решений в 20-м веке и принятием решений в 21-м веке. В таблице 2 процесс покупки дома упрощен и разбит на этапы, упомянутые выше.
Вывод
За последние десятилетия машины стали все больше и больше поддерживать принятие нами решений, начиная с первых версий Excel и заканчивая передовыми алгоритмами автоматической торговли, которые мы видим сегодня на Уолл-стрит. В ближайшие годы мы увидим применение машинно-дополненного ускорения принятия решений. Он будет расширяться от отраслей «первопроходцев» (например, электронная коммерция, страхование, финансы) к более традиционным отраслям (например, производство, здравоохранение, правительство, недвижимость, промышленные товары). Это приносит как возможности, так и проблемы. Поиск нужных специалистов, создание правильной инфраструктуры и организация эффективных процессов имеют решающее значение, но их трудно выполнить. Тем не менее, ускоряющийся темп заставляет задуматься над этими вопросами сейчас, чтобы не остаться позади в конкурентной среде через несколько лет.
Когда все сделано правильно, преимущества очень привлекательны. В 1987 году известный экономист Роберт Солоу заметил, что «компьютерный век можно увидеть везде, кроме статистики производительности». Я верю, что это вот-вот изменится. Во многих отраслях есть прекрасная возможность повысить производительность — создать больше продукции при тех же затратах. С помощью машин и людей, работающих вместе, мы разрешим разочарование Солоу и улучшим то, как мы распределяем наши скудные ресурсы (время, деньги, окружающую среду).
Принятие решений в 21 веке будет сильно отличаться от сегодняшнего. Люди и машины будут тесно взаимодействовать и совместно принимать сложные и качественные решения в режиме реального времени. Все это существенно изменит конкурентную динамику и создаст совершенно новый набор победителей и проигравших. Итак, вопрос; насколько вы и ваша организация готовы к принятию решений в 21 веке?
В следующей части этой серии мы более подробно рассмотрим искусственный интеллект. Это модное слово является ключевым элементом принятия решений в 21 веке, но это сложная и широкая тема. Поэтому мы разобьем ИИ на соответствующие компоненты и лучше поймем каждый компонент и то, как он будет иметь отношение к вашей организации или к вам как человеку.
